Hola
a
todo
el
mundo,
continuamos
con
el
primer
día
de
Keynotes
de
nuestro
hackathon
"Somos
600M".
Como
sabéis
los
objetivos
de
la
iniciativa
son
crear
recursos
diversos,
abiertos
y
de
calidad
de
procesamiento
de
lenguaje
natural
en
español
y
en
lenguas
oficiales.
Como
dije
antes
las
creaciones
siguen
abiertas,
todo
el
mundo
puede
colaborar
independientemente
de
vuestros
conocimientos
en
inteligencia
artificial
y
también
algo
para
lo
que
está
muy
bien
el
hackathon
es
que
tenemos
Keynotes
abiertas
a
todo
el
mundo
independientemente
de
si
participa
eso
o
no,
como
las
de
hoy
con
especialistas
en
diferentes
temas
de
procesamiento
de
lenguaje
natural.
Entonces
hoy
nos
centramos
más
bien
en
el
PLN
responsable
y
empezamos
hablando
de
detección
de
sesgos
en
medios
de
comunicación
con
Francisco
Javier,
Rodrigo
Ginés.
Fran,
para
los
amigos,
es
ingeniero
informático
por
la
Universidad
de
Jaén,
es
estudiante
de
doctorado
en
el
grupo
de
investigación
de
la
UNED
sobre
PLN
y
recuperación
de
información
desde
el
año
2020
y
centra
su
tesis
doctoral
en
la
detección
de
sesgos
en
los
medios
de
comunicación,
además
trabaja
como
jefe
de
equipo
y
consultor
en
ciencia
de
datos
en
T-Systems,
Iberia.
Su
experiencia
abarca
tanto
el
ámbito
académico
como
el
profesional
en
la
industria
de
las
tecnologías
de
la
información
y
la
comunicación.
O
sea
que
es
una
persona
perfecta
para
hablarnos
hoy
de
detección
de
sesgos
y
bueno
la
verdad
es
un
honor
tenerte
aquí
Fran,
muchas
gracias
y
tengo
muchísimas
ganas
como
te
decía
antes
de
aprender
más
sobre
sobre
tu
tesis,
así
que
todo
tuyo
comparto
tus
diapositivas
y
valante.
Antes
de
nada,
bueno
agradecer
la
presentación
y
el
placer
es
mío
en
participar
y
en
aportar
mi
granito
de
arena
en
una
comunidad
tan
interesante
y
tan
necesaria
como
es,
somos
un
elefante,
así
que
encantado
de
estar
aquí.
Gracias.
Bueno
pues
empezamos
con
la
presentación.
En
esta
presentación
voy
a
hablar
sobre
distintos
enfoques
y
soluciones
que
suisten
para
detectar
automáticamente
el
sesgo
mediático
o
el
sesgo
en
medios
de
comunicación.
Esta
presentación
viene
a
resumir
un
poco
pues
todo
el
trabajo
que
estoy
haciendo
en
mi
doctorado
en
el
sistema
inteligente
por
la
alma,
trabajo
con
Jorge
Garrillo
de
Albornaus
y
Laura
Plaza
que
son
mis
directores
del
tesis
y
bueno,
ellos
también
son
investigadores
del
grupo
de
investigación
entre
el
cementerismo
natural
y
recuperación
de
información
de
los
medios.
Esta
presentación
está
dividida
entre
grandes
bloques
principalmente,
el
primer
bloque
es
más
introductorio,
veremos
qué
es
la
desinformación
y
qué
es
el
sesgo
mediático,
también
veremos
cómo
se
puede
clasificar
el
sesgo
mediático,
tanto
por
qué
tipos
de
sesgos
existen,
cómo,
en
qué
formas
se
manifiesta.
El
segundo
bloque
está
más
centrado
en
recursos,
veremos
qué
recursos
existen
a
día
de
hoy,
porque
es
necesario
crear
recursos
en
idiomas
distintos
al
inglés
y
cómo
estamos
creando
nosotros,
nosotros
propios.
Y
por
último
y
brevemente
veremos
qué
métodos
hemos
utilizado
nosotros
ya
para
detectar
y
caracterizar
sesgos
en
medios,
un
modelo
basado
en
clasificación
encastada
y
muy
brevemente
pues
el
trabajo
que
estamos
haciendo.
Entonces,
empezando
por
la
introducción,
creo
que
todos
somos
conscientes
de
que
la
desinformación
es
uno
de
los
grandes
problemas
de
nuestra
era
y
es
uno
de
los
grandes
problemas
de
nuestra
era
porque
primero,
impide
un
correto,
un
sano
debate
público
en
la
sociedad
y
segundo,
genera
mucha
polarización.
Creo
que
todos
somos
conscientes
de
que
cada
día
estamos
más
polarizados
y
no
sentados
como
sociedad,
con
el
peligro
que
esto
convierta,
correto
el
funcionamiento
de
cualquier
democracia,
de
cualquier
sociedad
democrática.
La
desinformación
normalmente
se
define
como
información
errónea
que
se
da
generalmente
de
manera
intencionada
y
se
puede
propagar
por
muchos
medios,
se
puede
propagar
por
redes
sociales,
medios
de
comunicación,
aplicaciones
de
mensajería,
grupos
privados,
etc.
La
gentecuenta,
ya
andan
se
nombrados,
son
muy
grandes
porque
por
ejemplo,
la
nivel
social
genera
polarización
y
estigmatización
en
la
sociedad
a
nivel
político,
pues
se
incluye
mucho
en
la
percepción
de
los
ciudadanos
y
llega
a
incluir
en
los
resultados
de
las
ciudadanas
democráticas
y
a
nivel
sanitario.
Creo
que
ya
lo
vimos
todos
durante
la
pandemia
del
COVID
como
se
propagaban
información
falsa
o
mitos
tanto
de
la
propia
enfermedad
como
de
los
tratamientos
y
de
las
vacunas.
La
desinformación
digamos
que
es
un
problema
bastante
amplio
como
para
ser
abordado
de
una
única
perspectiva,
es
por
eso
que
normalmente
se
divide
en
sus
problemas
también
grandes,
uno
de
ellos
y
mi
conocido
son
las
Tech
News,
otro
es
la
Preparandum,
el
contenido
satirico,
el
contenido
Facebook
y
el
CSCO
en
medio
de
comunicación
que
es
de
lo
que
estamos
trabajando
en
la
investigación
y
de
lo
que
va
esta
presentación.
Cuando
hablamos
de
medios,
decimos
que
tienen
una
gran
influencia
en
la
opinión
de
la
ciudadanía,
en
la
opinión
pública,
pero
pasa
una
cosa
curiosa,
con
la
proliferación
de
las
plataformas
digitales
todos
tenemos
acceso
a
más
medios,
a
más
noticias,
a
más
información,
pero
contrariamente
a
lo
que
podría
ser
lógico,
tenemos
acceso
a
más
información
pero
cada
día
estamos
menos
informados.
Este
problema
se
ve
grabado
por
lo
que
se
conoce
como
burbujas
informativas.
Estas
burbujas
informativas
se
producen
por
los
sistemas
de
recomendación
que
hacen
que
solo
consumamos
y
leamos
contenido
que
viene
a
validar
los
prejuicios
y
ideas
que
ya
teníamos
previamente,
lo
cual
genera
aún
más
o
la
habitación.
Esto
se
ve
agravado
si
además
de
solo
leer
noticias
que
vienen
alineándose
con
nuestra
perspectiva,
si
estas
noticias
además
están
cercadas.
Pero
¿qué
es
el
sergo
mediático?
Bueno,
aquí
tenemos
una
definición
bastante
completa,
pero
también
bastante
verbosa
de
lo
que
es
el
sergo
mediático.
Esta
definición
básicamente
se
puede
explicar
o
resumir
en
tres
puntos
importantes.
Primero,
el
sergo
mediático
es
el
tratamiento
y
el
susto
por
parte
de
los
medios
de
comunicación
de
información
que
llega
al
receptor
a
la
ciudadanía.
Segundo,
este
tratamiento
injusto
se
puede
manifestar
tanto
en
el
lenguaje
como
en
la
cobertura
que
hacen
los
medios
de
comunicación
de
los
distintos
eventos
o
temas
que
suceden.
Y
tercero,
este
sergo
mediático
tiene
lo
que
es
muy
importante.
Una
grave
implicación
en
la
sociedad
ya
que
da
una
visión
listosionada
de
lo
que
está
sucediendo
en
el
día
a
día,
la
cual
afecta
en
otras
decisiones
de
la
sociedad,
de
la
ciudadanía,
de
las
personas.
El
sergo
mediático
normalmente
se
puede
clasificar
según
dos
tipos.
Se
puede
clasificar
según
la
intención,
por
lo
tanto
no
encontramos
con
dos
tipos
de
sergos,
el
sergo
de
tipo
giro,
el
sergo
intencional
o
ideológico.
El
sergo
de
tipo
giro
sucede
cuando
un
periodista
o
medio
de
comunicación
intenta
crear
una
historia
llamativa
y
termina
utilizando
un
lenguaje
efectivamente
emocional
o
exagerado.
Creo
que
aquí
en
España
todos
tenemos
presente
al
presentador
de
telediarios
que
utilizaba
objetivos
como
terrible,
apocalípticos,
dan
textos,
eso
es
un
ejemplo
de
sergo
de
tipo
giro
o
spin.
Y
luego
tenemos
el
sergo
intencional
o
ideológico
en
el
que
el
medio
del
autor
está
deliberadamente
presentado
en
la
información
de
manera
injusta,
con
el
fin
de
incluir
o
manipular
al
sector.
Es
continuando
tipos
según
la
intención.
Según
el
contexto
tenemos
tres
tipos
de
sergos
mediáticos,
el
sergo
de
declaración
o
de
presentación
que
está
en
el
propio
lenguaje,
se
reflejan
la
gramática
y
en
la
elección
de
palabras
que
forman
la
noticia.
Está
el
sergo
de
cobertura
que
se
refiere
a,
vale,
dado
un
tema
o
una
entidad,
cuánta
información
produce
en
medio
de
ese
tema,
cuánta
visibilidad
le
está
dando.
Y
tenemos
el
sergo
por
control
de
contenidos
que
es
cuando
el
medio
de
comunicación
decide
no
hablar
de
ese
sergo.
Esa
es
el
tipo
de
sergos.
Hemos
visto
los
tipos
de
sergos,
veamos
también
las
formas
en
las
que
estesergo
puede
manifestar,
sobre
la
parecer.
Nosotros
hicimos
una
revisión
sistemática
de
la
literatura,
tanto
de
una
perspectiva
de
ciencia
de
comunicación
como
de
una
perspectiva
de
ciencia
de
la
computación
y
hicimos
una
lista
de
estas
17
formas
de
sergos,
o
sea,
17
manifestaciones
de
sergos.
Hoy
no
tenemos
tiempo
para
ver
las
cosas,
así
que
lo
que
he
preparado
ha
sido
tres
ejemplos
para
ver
distintas
formas
de
sergos.
Por
ejemplo,
este
ejemplo
de
el
líder
de
la
oposición,
un
peligroso
de
la
dogo,
busca
desastabilizar
el
país
en
secretuestas
radicales,
pasaría
una
frase
sesgada.
Y
se
dio
una
frase
sesgada
porque
está
presentando
opiniones
como
esto.
Tiene
un
sergo
de
tipo
SLAM,
que
es
cuando
el
periodista
se
posiciona
de
un
lado
de
la
noticia
de
manera
muy
estresada
para
aportar
su
visión,
pero
de
una
manera
esústa.
Tiene
también
sergo
por
etiquetado
y
elección
de
palabras,
lo
que
llama
de
maud
al
político
de
turno
y
también
pues
aceptivos,
gelificativos,
subjetivos.
Como
vemos,
una
sola
frase,
una
sola
grabación,
un
solo
documento,
puede
tener
distintos
tipos
de
formas
de
sergos
mediáticos.
Otro
ejemplo,
expertos
afirman
que
la
nueva
política
económica
será
un
éxito
retorno.
Este
tipo
de
sergo,
esta
forma
de
sergo
yo
la
leo
constantemente
en
todos
los
medios,
y
es
la
forma
por
omisión
de
atribución
de
fuentes.
Es
cuando
afirman
que
alguien
dice
algo,
alguien
opina
algo,
alguien
aporta
esa
información,
pero
no
dicen
bienes.
Pues
en
esta
frase
no
sabemos
quiénes
son
los
expertos
que
afirman
que
la
política
económica
será.
Y
este
tercer
ejemplo,
esto
es
una
imagen
que
contiene
tres
tipos
de
sobrevivos.
Tiene
sergo
por
sensacionalismo,
cuando
habla
de
coronacados
grandes.
Tiene
sergo
por
etiquetado
y
elección
de
palabras,
especialmente
grabos
cuando
le
llaman
al
COVID
el
virus
chino.
Y
también
tiene
sergo
por
selección
de
imágenes,
por
las
elecciones
imágenes
que
está
haciendo.
Digamos
que
estas
17
formas
de
sergos
son
multimodales,
no
solo
afectan
al
lenguaje
en
sí,
sino
también
afectan
a
las
imágenes
que
aparecen
en
la
noticia,
y
el
tamaño
que
tiene
las
imágenes,
el
tamaño
que
tiene
el
texto,
la
posición
del
texto
en
dentro
de
periodico
web,
etcétera.
Bueno,
y
ya
para
que
me
den
la
introducción,
como
he
dicho
antes,
nosotros
hicimos
un
plazo
de
revisión
sistemática
de
la
literatura,
tanto
de
una
perspectiva
más
de
periodismo
como
de
una
más
técnica.
Y,
bueno,
el
resultado
de
ese
trabajo
publicamos
un
artículo
en
la
revista
"Existence
with
application",
en
la
que
definimos
también
la
taxonomía
que
vemos
en
pantalla.
En
esta
taxonomía
lo
que
nos
permite
es
relacionar
los
distintos
tipos
de
sergos
mediáticos
con
las
formas
en
las
que
se
manifiesta
el
sergo.
Esto
ya
lo
veremos
ahora
a
continuación.
Estamos
teniendo
en
cuenta
ahora
de
crear
nuestro
propio
trabajo.
Que
es
justo
lo
que
vamos
a
hablar
ahora.
En
este
mismo
trabajo,
en
este
mismo
revisión
sistemática,
hicimos
el
trabajo
de
identificar
qué
data
set
de
corpus
existen
ahora
mismo
relacionados
con
el
sergo
mediático.
Como
he
dicho
en
principio,
la
disinformación
es
un
problema
grande
y
que
tiene
distintos
subproblemas.
Por
ejemplo,
las
"pecnews"
tienen
muy
proliferaturas
y
muchas
retusos
disponibles,
no
tanto
el
sergo
en
medio
de
comunicación.
Nosotros,
a
lo
que
nos
encontramos,
son
por
el
conjunto
de
casi
20
data
sets
con
18
subdominativos
y
cada
uno
con
sus
particularidades.
Pero
sí
es
cierto
que
existen
un
problema
y
es
que
estos
cerca
de
20
data
sets
están
centrados
en
un
dominio
y
un
contexto
esográfico
específico
muy
atotado.
Principalmente,
la
gran
mayoría
son
la
EPCA
estadounidense
y
de
un
ámbito
de
un
dominio
político.
Esto
hace
que
cualquier
sistema
que
se
entrene
con
estos
data
sets
no
sea
capaz
de
desanmigarizar
bien
el
sergo
fuera
de
ese
ámbito
y
este
"compensado".
Aquí,
por
ejemplo,
un
sistema
internado
con
un
caso
entre
data
sobre
política
en
mayor
estado
de
dominio
no
podría
generalizar
bien
el
sergo
en
medios
españoles.
Esto
lo
que
hemos
visto
en
la
presentación
desenadillas
antes,
de
la
importancia
de
la
riqueza
para
evitar
que
el
sistema
que
nos
encontramos
es
la
forma
en
la
que
se
manifiesta
el
sergo
en
las
noticias.
Son
las
mismas
entre
el
mundo,
pero
las
diferencias
culturales,
lingüísticas,
políticas,
sociales
hacen
que
sean
trabajos
muy
atentos
a
la
hora
de
construir
recursos,
a
la
hora
de
construir
recursos.
Y
nosotros,
como
seguimos
esto,
somos
manuelagras
y
empezamos
a
crear
nuestro
propio
data
set.
El
data
set
se
llama
"NBD-CM",
acá
viene
a
publicar
media
bias,
bias,
data
sets,
intentar
hacer
un
data
set
de
sergo
mediático
para
ahora
en
español,
intentando
multiplicar
para
el
más
posible
los
sergos.
Y
este
data
set
digamos
que
se
fundamenta
en
los
propilares
principales.
Primero,
cada
noticia
está
anotada
dentro
de
un
contexto
dado,
ahora
explica
de
cuál
es
este
contexto.
Segundo,
el
que
creo
que
estamos
generando
es
cerárquico,
que
lo
que
viene
significado
básicamente
es
que
sigue
la
taxonomía
que
es
deficiente,
que
el
cero
estamos
aplicando
técnicas
para
multiplicar
al
máximo
posible
el
efecto
de
este
curto.
Y
por
último,
estamos
siguiendo
un
"soque"
para
quien
le
conozca
este
término,
pues
le
explicaré
ahora
continuamente.
En
cuanto
a
noticias
anotadas
dentro
de
un
contexto
dado,
aquí
tenemos
un
ejemplo
de
una
noticia
real,
que
habla
sobre
elecciones
en
tortura.
Una
notadora,
al
que
le
damos
esta
noticia,
puede
ser
capaz
de
identificar
si
existe
CESBU
por
declaración,
se
despecian
las
lenguages,
se
está
tratando
de
información
en
la
enocista,
y
es
capaz
de
caracterizar
este
CESBU
como
intencional
con
este
"homba".
Pero,
¿cómo
puede
identificar
o
la
notadora
si
se
está
produciendo
CESBU
por
cobertura
o
se
está
controlando
el
contenido?
¿Cómo
puede
decir
una
notadora
si
en
medio
está
hablando
demasiado
de
un
tema
o
demasiado
de
hecho,
o
directamente
no
está
hablando
de
un
tema
insensito?
Para
eso,
nosotros
lo
que
planteamos
es
que
una
notadora
que
anote
una
noticia
tiene
que
haber
leído
previamente
otra
"n"
noticia.
En
nuestro
caso
hemos
definido
que
dado
una
noticia
tiene
que
haber
leído
otra
"nueve
noticias"
que
reforzan
el
mismo
hecho
de
evento
y
que
tengan
y
que
se
pertenezcan
a
un
lapso
de
tiempo
similar.
De
cada
anote
la
notadora
tenga
un
contexto
de
lo
que
ha
sucedido
y
sea
capaz
de
discernir
si
lo
que
está
leyendo
está
emitiendo
o
comisionando
información
o
directamente
está
enviando
el
cierto
sistema.
Segundo,
en
cuanto
a
la
erarquía
del
corpus,
básicamente
lo
que
estamos
siguiendo
es
la
tazonomía
que
vimos
antes.
El
dataset
está
anotando
a
tres
niveles.
El
primer
nivel
consiste
en
una
reasificación
binaria
y
a
nivel
documental
en
el
que
decimos
que
todo
el
contenido
está
cerrado.
Imaginemos
que
sí
lo
está.
El
segundo
nivel
son
un
par
de
clasificaciones,
uno
por
cada
tipo
de
desesto,
de
la
intención
y
de
algún
contexto.
Estas
son
clasificaciones,
multiplicaciones
y
multiplicaciones.
En
el
que
estamos
anotando
se
ve
la
intención,
este
tipo
de
spin
es
intencional.
El
seco
se
ve
como
este
tipo
de
declaración,
de
cobertura
o
de
control
de
contenido
o
una
combinación
de
vuestras
alero.
En
este
caso
se
ve
como
este
contenido
se
sabe
como
el
que
se
está
anotando
y
el
delisso
es
igual
de
declaración
y
de
control
de
contenido.
Una
buena
interpretación,
esta
nivel,
esta
clasificación
depende
de
lo
que
se
haya
anotado
en
el
nivel
previo.
Es
decir,
solo
se
anotará
estas
clases,
estas
repisetas,
si
previamente
se
han
anotado
toda
la
noticia
como
si
se
han
anotado
que
no,
obviamente
que
esto
no
aplicaría.
Y
por
último,
el
tercer
nivel,
que
es
una
clasificación
multiláfea
y
multiotiqueta
y
no
hasta
el
nivel
documental,
es
a
nivel
de
declaración.
Por
cada
grabación
anotamos
las
formas
de
desesto
que
nos
afectemos
que
están
apareciendo.
Importante,
esta
clasificación
no
depende
de
las
clasificaciones
previas,
porque
en
nuestra
opinión
un
artículo
no
sesgado
puede
contener
operaciones
que
sí
las
tienen.
Un
artículo
en
su
gran
mayoría
está
tratando
de
formación
de
una
manera
justa,
pero
tiene
ciertasclases
como
tiempo
salvo,
pero
que
no
influye
en
la
valoración
global
del
segundo.
Por
ejemplo,
en
esta
noticia
la
valoración
en
el
segundo
tiene
sesgo,
en
la
valoración
en
el
segundo
tiene
sesgo
sensacionalismo,
el
rey
de
los
objetivos
genocidivos,
etcétera.
El
tercer
pilar
es
importante.
Técnica
para
metidar
el
segundo.
Primero,
estamos
intentando
metidar
el
sesgo
a
la
hora
de
seleccionar
noticias.
Como
ya
explicaba
antes,
una
noticia
se
anotan
valores
y
contextos,
dado
o
tras
nueve
noticias.
La
elección
de
qué
noticias
mostrarlo
al
nuevo
pared
es
muy
importante.
De
cara
a
que
no
seamos
nosotros
los
que
alijamos
aleatoriamente
esa
noticia
volviendo
previamente,
lo
que
hicimos
fue
buscar
una
metodología
que
nos
permitía
hacerlo
según
una
racionalidad.
Nos
encontramos
con
esta
metodología
con
esta
gráfica
de
una
empresa
llamada
Act.SenseMedia,
la
cual
mide
los
200
medios
de
comunicación
en
el
estado
de
España
según
su
asgado
de
escen,
que
es
la
exa
horizontal,
y
en
el
servicio,
cuán
fíales
son.
Nosotros
estamos
intentando
esta
metodología
para
seleccionar
noticias.
¿Y
cómo
lo
hacemos
por
cada
noticia?
Nos
estamos
haciendo
una
noticia
simétrica
en
el
eje
de
X
que
tiene
que
ver
con
el
estado,
hacia
qué
lado
está
el
estado
mejor
dicho,
ese
medio.
En
este
ejemplo,
si
cocemos
una
noticia
del
medio
del
mundo,
cocemos
el
plan
del
diario.es,
que
es
el
medio
que
está
simétrico
en
respecto
al
escenario.
Si
cocemos
una
noticia
del
medio
público,
cocemos
la
otra
de
la
gráfica,
y
se
está
poniendo
la
noticia,
pues
a
veces,
en
el
año
de
dos
décadas,
son
los
medios
que
son
simétricos,
o
sea,
en
medio
personal.
De
esta
manera,
intentamos
que
nos
sean
nuestros
propios
sets,
como
creadores
del
data
set,
los
que
incluyen
en
el
data
set
de
enciencia.
Además
de
esta
idea,
también
utilizamos
una
técnica
que
se
llama
"Tempercial
Data
Augmentation"
para
mitigar
los
sesgos
que
ponen
en
la
urna
el
caso
de
la
matada.
El
Temporcial
Data
Augmentation,
a
finales,
es
una
técnica
que
permite
crear
sustancias
sintéticas,
modificando
aspectos
de
sustancias
originales.
Un
ejemplo
de
uso
que
bien
se
está
esperando
en
el
data
set,
en
el
caso
de
análisis
de
sentimientos,
y
teniendo
una
clase
para
una
persona,
cambiamos
el
tenedor
de
la
persona
de
cara
a
evitar
los
efectos
de
sentimientos.
¿Cómo
estamos
aplicando
esto
en
noticias?
Lo
estamos
aplicando
de
dos
maneras.
Cambiando
entidades,
es
decir,
dado
una
noticia
de
un
medio,
pues
esa
noticia
está
hablando
de
una
persona,
pues
cambiarla
por
otra
persona.
Pues
si
una
noticia
está
hablando
de
todos
antes,
pues
cambiar
las
entidades
y
su
referencia
por
Facebook,
por
ejemplo,
de
políticos
de
la
comunidad.
La
otra
manera
en
la
que
lo
estamos
haciendo
es
cambiando
el
medio,
es
decir,
mantenemos
el
texto
y
lo
dimos
que
el
periodo
y
que
está
introducido
esa
noticia
es
otro.
¿Para
qué
hacemos
esto?
Pues
para
dos
motivos
principales.
Primero,
evitar
el
texto
en
la
notación
y,
segundo,
evaluar
a
nuestros
anotadores.
Ver
si
esto
que
estamos
haciendo
afecta
más
los
prejuicios
de
anotadores
expertos
o
afecta
más
los
prejuicios
de
anotadores
tipo
crowdsourcing.
Y
bueno,
aquí
tenemos
un
ejemplo
de
una
noticia
en
la
que
salió
la
entidad
de
Ayuso
y
la
cambió
los
propios
sentimientos,
una
noticia
que
ha
constituido
el
del
medio
a
veces
y
decimos
que
es
de
alto
diario.
Y
por
último,
el
cuarto
pilar
es
el
perspectivismo
en
el
proceso
de
negocio
natural,
en
el
cual
estamos
anotando
el
dataset
con
un
paradigma
de
Learning
with
Designers.
Es
decir,
en
vez
de
estar
buscando
la
verdad
absoluta
en
cuanto
a
la
notación,
buscar
el
doble
level,
estamos
viendo
que,
bueno,
cada
anotador
puede
tener
su
perspectiva
más
aún
en
una
cosa
tan
subjetiva
como
son
los
propios.
La
información
que
decidimos
desde
los
medios
de
comunicación.
A
final
lo
que
estamos
haciendo
es
no
anotar
una
clase
mayoritaria
por
cada
distancia,
sino
anotar
cada
una
de
las
anotaciones
de
nuestros
anotadores
y
información
sobre
la
notación,
su
edad,
su
género,
suformación
y
una
o
todo
evaluación
que
se
hace
para
conocer
su
costura
política.
Y
yo
lo
que
recomiendo
es,
si
queréis
más
información
sobre
perspectivismo
y
concretamente
evaluación
con
desacuerdentar
la
subjetiva,
el
año
pasado
se
hizo
un
aquino
muy
interesante
por
parte
de
Julio
González,
pongo
un
QR
por
si
queréis
hacer
alias.
Y
por
último,
y
muy
rápido,
en
cuanto
a
métodos
de
enfoque,
nos
estamos
encontrando
el
problema
del
que
hablé
antes,
¿no?
La
información
que
existe
está
en
batallas
en
contextos
geográficos
y
dominios
muy
concretos.
Por
lo
tanto,
cuando
validamos
los
sistemas
que
entrenamos
con
las
diferencias
de
las
datas,
en
contextos
y
dominios
distintos,
no
estamos
generalizando
bien.
No
estamos
capturando
las
formas
de
ser
comedióticos,
sino
estilos
periodísticos
y
profesionales,
digamos.
A
esta
conclusión
llegaron
una
investigación
de
Estados
Unidos,
¿no?
Que
hagan
un
data
source
con
noticias
de
España,
Rusia
y
otros
países
sobre
la
invasión
del
Dendombás
y
se
hubieron
cuento
de
que
cuando
entrenaban
con
noticias
de
un
país
y
validaron
con
noticias
de
otros,
pues
el
rendimiento,
la
bandada
del
modelo
era
muy,
muy
baja.
Entonces,
nuestra
hipótesis
para
solventar
este
sistema
son
dos.
Primero,
es
necesario
crear
conjuntos
de
datos
diversos
y
que
abarquen
distintos
también
en
los
contextos
y
también
en
la
mayoría
idioma.
Y
segundo,
es
necesario
abordar
el
problema
no
intentando
clasificar
una
noticia
como
se
ha
dado,
sino
identificando
la
forma
de
ser
comediótico
que
están
apareciendo,
¿no?
Que
eso
es
lo
que
hicimos.
Entonces,
para
hacerlo
lo
que
hicimos
fue
hacer
un
sistema,
un
ensemble,
un
cascada,
¿no?
Entonces,
básicamente
hicimos
un
sistema
que
tenía
dos
fases.
En
la
primera
fase,
una
noticia
se
infería
si
tenía
ciertas
formas
de
técnicas
persuasivas
y
sesgadas,
¿no?
Si
la
inferencia
era
que
no
tenía
ninguna,
directamente
no
estábamos
de
esa
distancia
como
no
sesgada
y
si
contenía
alguna
técnica
persuasiva
o
de
sesgo,
pues
ya
íbamos
a
un
segundo
modelo,
al
segundo
distribuyer,
al
que
habíamos
afinado
para
hacer
la
conservación
binaria
de
sesgado
con
los
sesgados.
Y
lo
publicamos
también
en
el
artículo
en
el
Congreso
de
la
Resolución
de
Procesamiento
de
la
Iglesia
Natural
el
año
pasado.
Y,
al
final,
lo
que
llegamos
a
la
conclusión
era
que
nuestro
modelo,
estoy
de
cierto
que
era
peor
cuando
entrenaba
y
se
validaba
con
noticias
del
mismo
contexto,
que
esto
se
puede
explicar
porque
tal
vez
el
modelo
que
no
era
un
cascada
estaba
haciendo
un
sobreentrenamiento
del
estilo
regional
periodístico,
concreto,
¿no?
Y
lo
que
vimos
es
que
cuando
entrenábamos
y
validábamos
con
noticias
de
unos
países
y
validábamos
con
otros,
el
terminamiento
del
modelo
encascada,
el
que
hacía,
digamos,
inferencia
buscando
técnicas
concretas,
era
mucho,
mucho,
mucho
mejor
que
los
modelos
que
hacen
clasificación
de
la
Iglesia.
Y,
la
última,
en
cuanto
a
Provaso
Futuro,
estamos
probando
anotar
las
prefaces
de
nuestro
corpús.
Además,
tenemos
la
intención
de
generar
nuevas
distancias
sintéticas
con
modelos
generativos.
Es
una
prueba
que
queremos
hacer
para
ver
si
tenemos
ampliado
así
el
tamaño
de
nuestro
éxito.
Y,
por
lo
tanto,
tengamos,
nos
daremos
de
nuevo,
entrenamos
y
escamas
encascadas,
y
cual
validaremos
con
los
18
bases
de
los
que
hablen
al
principio.
Y,
bueno,
eso
es
todo.
Muchas
gracias
por
la
atención.
Si
hay
alguna
duda,
pregunto
por
estar
encantado
de
resolverla.
Muchísimas
gracias,
Fran.
Es
súper
interesante.
Ya
sabía
yo
que
está
aquí
en
donde
me
va
a
gustar,
la
verdad.
Como
muy
completo
todo
el
análisis
de
los
esgos,
no
sabía
que
había
tantos
tipos,
y
realmente
sí
que
está
bien
hacer
algo
muy
granular
a
la
hora
de,
sobre
todo,
hacer
una
tesis
sobre
este
tema.
Tengo
mucho
interés
en
ese
dataset.
A
ver
si
le
podemos
echar
un
ojo.
Ya
no
sabíais.
Pero,
bueno,
seguro
que
mucha
gente
también.
Entonces,
nada,
muchas
gracias.
Espero
que
te
haya
gustado.
Espero
que
a
la
gente
también
que
te
ha
estado
escuchando
la
haya
gustado.
Y
ahoranos
vamos
a
hablar
de...
No,
perdón.
De
qué
vamos
a
hablar.
Hay
de
combatir
eso.
Perdón,
el
discurso
de
odio
con
Estrella.
Nada.
Dime.
Es
muy
interesante
y
también
muy
importante
para
la
sociedad.
Sí,
sí,
sí.
La
verdad
que
me
encanta.
Cada
año
tenemos
mínimo
una
persona
que
participa
del
grupo
de
NLP
de
la
UNED
y
otra
de
NLP
Sinai.
Entonces,
este
año
como
no,
también.
Muchas
gracias.
La
verdad
que
hacía
mi
investigación
súper
interesante
y
muy...
como
con
mucho
impacto.
O
sea,
que
me
gusta.
Eso.
Hasta
la
próxima.
gracias.